Visão Geral

Saiba como a Inteligência Artificial está sendo aplicada nos negócios modernos.

Aprenda os fundamentos da Inteligência Artificial (IA), incluindo seus subcampos, e como ela pode ser aplicada nos negócios modernos. Este Curso Artificial Intelligence Overview For The Enterprise Hands-On, apresenta a IA de uma perspectiva prática de negócios.

Objetivo

Após concluir este Curso Artificial Intelligence Overview For The Enterprise Hands-On, você será capaz de:

• O que é IA e o que não é
• Os diferentes tipos e subcampos da IA
• As diferenças entre aprendizado de máquina, sistemas especialistas e redes neurais
• O que há de mais moderno em teoria aplicada
• Como a IA é usada no processamento de linguagem, imagens, áudio e web
• A geração atual de ferramentas usadas no mercado
• O que vem a seguir em IA aplicada para empresas

Publico Alvo

• Analistas de negócios, analistas de dados, desenvolvedores, administradores, arquitetos, gerentes de análise e executivos técnicos que são novos na IA.

Pre-Requisitos

• Uma base em computação empresarial
• Familiaridade com TI corporativa
• Uma compreensão de alto nível da arquitetura de sistemas
• Conhecimento dos fatores de negócios que podem tirar proveito da IA
• Conhecimento básico de script

Materiais

Conteúdo Programatico

Artificial Intelligence

1. Definitions of AI
2. Types of AI
3. Mathematics in AI
4. Deep and Wide learning
5. AI and SciFi
6. AI in the Modern Age

Machine Learning

1. Supervised vs. Unsupervised
2. Classification
3. Regression
4. Clustering
5. Dimensionality Regression
6. Ensemble Methods

Expert Systems

1. Rules Systems
2. Feedback loops
3. RETE and beyond
4. Expert Systems in practice

Neural Networks

1. Neural Networks
2. Recurrent Neural Networks
3. Long-Short Term Memory Networks
4. Applying Neural Networks

Natural Language Processing

1. Language and Semantic Meaning
2. Bigrams, Trigrams, and n-Grams
3. Root stemming and branching
4. NLP in the world

Image, Video, and Audio Processing

1. Image processing and Identification
2. Facial Analysis
3. Audio Processing
4. Analyzing Streaming Video
5. Real-world AV processing

Sentiment Analysis

1. Sentiment: The beginnings of emotional understanding
2. Sentiment indicators
3. Sentiment Sampling
4. Algorithmic Trading on Sentiment
5. Predicting Elections

Current Tools of the Trade

1. Python, NumPy, Pandas, SciKit
2. Hadoop and Spark
3. NoSQL Databases
4. TensorFlow, Keras, and NLTK
5. Drools

What’s Next in AI

1. Current Developments
2. Gazing at the Crystal Ball